メモリスタ機能を有する原子層物質を発見 - 脳内シナプスのように学習するデバイスへの新たな一歩 -：物理工学専攻 岩佐義宏 教授 等

脳の情報処理の仕組みを模倣して動作する脳型コンピュータは、膨大な量の情報を効率的に「学習しながら」処理するのに適したデバイスであり、従来のコンピュータを遥かに超える性能を実現できる可能性があります。脳の中では、ニューロンの間をつなぐシナプスの結合強度を変化させることで、情報の記憶や忘却が実現されているが、これは一つのニューロン、あるいは一つのシナプスが複数の情報を同時に処理することで実現されている。この仕組みを情報処理に利用するためには、従来のコンピュータのように情報を“0”と“1”の二つで処理するのではなく、中間の値も利用する多値デバイスを実現することが必要である。その候補として、メモリスタと呼ばれる次世代不揮発性メモリが注目されているが、2008年に初めて開発されて以降、その素子構造や材料が抜本的に見直されたことはほとんどなかった。

東京大学大学院工学系研究科附属量子相エレクトロニクス研究センター・物理工学専攻の岩佐義宏教授率いる研究グループは、グラフェンに類似した原子層物質の一種である二硫化タンタルの超薄膜が、メモリスタとして機能することを発見した。これまでメモリスタ動作を実現するには、酸化物薄膜の積層構造を作製する必要があった。一方本研究では、原子層物質の一種である二硫化タンタルの超薄膜を用意するだけでメモリスタ動作を実現できることが明らかになった。これは新原理に基づくデバイスであり、特に素子構造の簡素化は、製造コストの低下や集積度の向上などに直結するため、応用上も極めて重要である。本研究成果がメモリスタの新たな開発指針となることが期待される。

本研究成果は、米国科学雑誌『Science Advances』（平成27年10月2日）に掲載されました。

詳細はこちらからご覧ください。